崩塌灾害的早期预警一直是岩土工程领域研究的热点问题之一.传统的监测预警方法监测指标相对单一, 更多关注于加速破坏前兆的识别, 使得崩塌的早期预警存在诸多困难.本文首先引入动力学监测指标, 对岩土体破坏过程中的动力响应进行综述, 得出基于固有振动频率等动力学监测指标可以为危岩体的损伤提供数据支持.随后基于最新的实验研究发现动力学监测指标可以有效反应边坡的物理力学特征的变化, 进而可以实现岩体损伤与稳定性的动态识别和定量判断.在对国内外现状进行综述发现, 基于分离阶段破坏前兆识别的岩块体崩塌灾害预警思路, 具有更好的时效性, 是未来崩塌早期预警的发展方向, 同时对崩塌的早期预警指标体系进行展望, 得出基于动力学指标、静力学指标和环境量指标三位一体的早期监测预警指标体系, 必将在工程监测与灾害预警方面发挥更大潜力, 为从事应对崩塌等脆性破坏灾害预警预防的研究工作者提供有效参考

(1)认识和把握商业银行负债业务、资产业务、中间业务 和表外业务,并能初步应用;(2)掌握商业银行经营原则,理解其经 营理论,并能初步应用资产负债比例管理办法

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

通过教学使学生理解和把握利率基础知识和基本理论。要求(1)认识利息和利率,掌握各种利率的内涵,并能应用(2)理解及利率决定的不同理论观点,掌握并能应用利率水平的影响因素;

为探讨富水充填材料在时效作用下的变形及其硬化体内水分损失特征,本文研究一定水固质量比的富水充填材料在不同应力水平下的蠕变性能,并通过扫描电镜观察、差热-热重分析等实验探讨充填体在蠕变过程前后的形变特征、水分损失及其与外界荷载的关系.结果表明:水固质量比为2.0的富水充填材料失稳破坏的临界应力为1.96 MPa,为其单轴抗压强度的90%;蠕变不会对富水充填材料中结合水含量造成影响;富水充填材料失稳破坏时内部结构发生非结合水的流失,非结合水含量损失相对值与所受荷载水平呈线性正相关关系;非结合水的流失导致结构内部出现更多的空隙,这些空隙在外界荷载作用下会迅速被压密,产生较大变形,导致充填体局部失稳,进而影响采空区的整体稳定

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第一节 连续反应器中物料混合状态分析 第二节 停留时间分布的测定及其性质 第三节 非理想流动模型 第四节 混合程度及对反应结果的影响 第五节 非理想流动反应器的计算

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